摘要
本发明涉及人工智能技术领域,可应用于金融科技及医疗健康等业务场景中,公开了一种自适应量化精度的数据生成方法、装置、设备及介质,包括:获取训练原始数据,输入包含多个上采样生成层的生成式网络,确定每个上采样生成层对生成目标数据的生成贡献度,基于生成贡献度为每个上采样生成层自适应分配量化精度,得到对应的目标量化精度,采用目标量化精度对每个上采样生成层执行量化处理,生成量化后的生成式网络,利用量化后的生成式网络处理推理原始数据,生成目标推理数据。本发明通过根据各上采样生成层的生成贡献度动态分配量化精度,兼顾不同层对图像质量的影响,提升生成式网络的整体量化效果,降低计算复杂度并保持图像质量。